L'intelligence artificielle (IA) devient rapidement un élément essentiel de la société d'aujourd'hui, chaque secteur l'utilisant pour interpréter les ensembles de données plus rapidement. Mais qu'est-ce qu'un modèle d'IA et comment cela vous aide-t-il dans la prise de décisions ? 

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Les modèles d'IA sont partout — en fait, 86 % des dirigeants en informatique pensent que l'IA générative, par exemple, sera vitale pour leur entreprise dans un avenir proche. C'est un outil très utile, qui mime l'intelligence humaine pour faire des prévisions et trouver des modèles dans les données d'entrée. 

Mais cela vous amène à vous demander : qu'est-ce qu'un modèle d'IA? 

C'est une question à laquelle nous allons essayer de répondre dans ce guide. Plongez pour découvrir ce qu'est un modèle d'IA, comment il fonctionne et quelques-uns des types de modèles les plus populaires. 

Qu'est-ce qu'un modèle d'IA ?

Un modèle d'IA est un programme informatique entraîné sur des algorithmes spécifiques qui l'aident à reproduire l'intelligence humaine pour faire des prévisions, trouver des motifs et prendre des décisions. 

Pensez à tous les chatbots alimentés par l'IA qui ont récemment fait leur apparition. Ils utilisent divers modèles d'IA pour avoir des conversations avec les humains et répondre aux questions que l'utilisateur tape dans une zone de texte. 

En résumé, bien que vous n'interagissiez pas directement avec le modèle d'IA, il alimente en fait le chatbot et l'aide à prendre des décisions de manière autonome en utilisant les données d'entraînement que les développeurs lui fournissent. 

Le but des modèles d'intelligence artificielle est d'effectuer des tâches spécifiques et d'automatiser les flux de travail de prise de décision. 

Maintenant que vous savez ce qu'est un modèle d'IA, discutons de la manière dont il diffère de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond. 

Quelle est la différence entre l'IA, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond ?

L'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond — ils sonnent tous similaires, n'est-ce pas ? Faux ! ❌ 

C'est une idée reçue courante que ces outils sont interchangeables, mais il y a une légère différence entre l'IA et un modèle d'apprentissage automatique. 

Intelligence artificielle (IA)

L'intelligence artificielle est un domaine de l'informatique qui se concentre sur le développement de logiciels ou de machines qui simulent l'intelligence humaine. Les applications alimentées par l'IA peuvent généralement effectuer toutes sortes de tâches, comme traduire du contenu dans d'autres langues ou générer des œuvres d'art et des images. 

Ne vous inquiétez pas — ce n'est pas encore au niveau du cerveau humain, mais il peut analyser d'énormes volumes de données plus rapidement qu'un scientifique des données. C'est pourquoi il surpasse souvent les humains dans le domaine de la science des données. 

Apprentissage automatique (ML)

L'apprentissage automatique est une branche de l'IA, probablement l'une des plus importantes. Il se concentre sur l'aide à le logiciel d'IA pour imiter la manière dont les humains apprennent, à travers des algorithmes et des ensembles de données. 

En général, les modèles de ML peuvent apprendre des données par eux-mêmes, ce qui les aide à faire des prévisions précises (appelées apprentissage non supervisé). Mais vous pouvez également entraîner l'algorithme avec des données spécifiques dans un processus appelé apprentissage supervisé. 

Un bon exemple est les recommandations de tout service de streaming. Ils utilisent le ML pour analyser ce qu'un utilisateur regarde souvent et proposer des suggestions similaires. 

Apprentissage profond (DL)

L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui enseigne aux ordinateurs à traiter des données en imitant les réseaux neuraux humains. En gros, le DL simule le pouvoir de décision du cerveau pour faire des prévisions et reconnaître les motifs de données.

Cela se voit couramment dans le secteur de la santé, en particulier dans la reconnaissance d'images, car cela aide à détecter les maladies dans les IRM plus facilement. De plus, il fonctionne pour améliorer sa précision au fil du temps.

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D'accord, nous avons établi ce que sont l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. 

Revenons aux modèles d'IA et voyons comment ils fonctionnent. 

Comment fonctionnent les modèles d'IA ?

Comme nous l'avons déjà discuté, les modèles d'IA utilisent plusieurs algorithmes pour faire des prévisions et comprendre des modèles dans les données. Cela ne peut pas fonctionner sans ces algorithmes. 

Fondamentalement, les développeurs entraînent le modèle d'IA pour imiter la manière dont le cerveau humain transmet des informations à travers des neurones. Mais ils ne s'appellent pas neurones, juste couches. Et nous pouvons distinguer différents types de couches : 

• Couche d'entrée — C'est ici que les données entrent. 
• Couche cachée — Cette couche cachée traite les données et les transfère à d'autres couches. 
• Couche de sortie — La couche de sortie produit le résultat final. 

En général, les modèles d'IA apprennent à partir de milliers d'éléments de données en source ouverte pour générer une réponse. À moins que vous ne les enseigniez, ils ne sauront pas la réponse à votre question. C'est pourquoi vous pouvez également classer les modèles d'IA par intelligence. Ce qui signifie que plus ils apprennent à partir de données, plus ils seront complexes. 

Avec cette information en tête, parlons des modèles discriminants et génératifs. 

Modèles discriminants vs. modèles génératifs

Vous pouvez classer les modèles d'apprentissage automatique en deux catégories : discriminants et génératifs. 

Un modèle génératif est un modèle de vision par ordinateur qui apprend les motifs des données dans le but de générer une sortie similaire. Il prédit la probabilité du prochain mot basé sur ce qu'il a vu auparavant. 

En établissant des corrélations, le modèle génératif peut générer des résultats hautement probables. Il peut soit proposer des suggestions de complétion automatique, soit générer un texte totalement nouveau. Vous pourriez penser que l'utilisation de l'IA générative est incorrecte, mais 78 % des dirigeants pensent que les avantages de l'IA générative l'emportent sur les risques — vous pouvez faire plus en moins de temps, avec moins d'effort. 

Les exemples incluent les transformateurs, que vous pouvez utiliser pour identifier comment différents éléments dans un ensemble de données s'influencent mutuellement. Ou des modèles de diffusion qui appliquent un bruit gaussien pour détruire les données d'entraînement et les récupérer. 

Les modèles discriminants, en revanche, sont des algorithmes qui se concentrent sur la distinction entre différentes catégories ou classes de données. Ils ne modélisent pas chaque classe individuellement ; au lieu de cela, ils apprennent les frontières qui séparent ces classes. 

Quel est le but ? Eh bien, pour prédire la probabilité qu'une donnée appartienne à une certaine classe. 

Pensez à des applications comme la détection de spam. Le modèle discriminant classe les e-mails comme spam en fonction de leur contenu. 

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Après avoir fait la distinction entre ces modèles, parlons des différents types de modèles d'IA. 

Quels sont les différents types de modèles d'IA ?

Tout le monde utilise des modèles d'IA de nos jours, peu importe le secteur. 

Cependant, il existe divers types de modèles d'IA avec différentes cas d'utilisation. Dans les paragraphes suivants, découvrons ce que fait chaque type et comment ils optimisent vos flux. 

Modèles de base

Les modèles de base sont des modèles de ML pré-entraînés qui effectuent une large gamme de tâches, y compris répondre à des questions, générer du texte, écrire du code et résumer. 

Les gens utilisent principalement ces modèles entraînés pour l'apprentissage autonome, ce qui signifie que tout le monde peut utiliser ces outils pour apprendre quelque chose de nouveau ou faire des devoirs, par exemple.

Pensez à des plateformes telles que ChatGPT d'OpenAI, qui utilise des modèles de base pour différents cas d'utilisation. 

Grands modèles de langage (LLMs)

Les LLMs sont des modèles d'apprentissage profond qui comprennent et interprètent le langage pour générer du texte et converser comme un humain en utilisant le traitement du langage naturel (NLP). 

Étant formés sur de grands ensembles de données (d'où le 'grand'), les LLM peuvent prédire le prochain mot dans une phrase ou un énoncé. Ce qui leur donne la flexibilité et l'évolutivité nécessaires pour effectuer diverses tâches, telles que la traduction de langues, la génération de réponses humaines, etc. 

On trouve principalement les LLM dans le service client, car ils peuvent détecter les émotions des clients grâce à l'analyse des sentiments. En analysant l'activité sur les réseaux sociaux ou les avis en ligne, vous pouvez mieux comprendre comment les gens perçoivent votre marque, afin de pouvoir améliorer vos produits et services. 

Réseaux neuronaux

Considérez les réseaux neuronaux comme les neurones dans le cerveau humain ; c'est ce sur quoi ces modèles d'apprentissage automatique sont basés. En résumé, ce sont un ensemble de nœuds interconnectés qui traitent les données d'entrée et font des prédictions basées sur ces données. 

Il existe plusieurs types de réseaux neuronaux, y compris : 

• Réseaux neuronaux à propagation avant (FNN) — la forme la plus simple de connexion neuronale. 
• Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) — adaptés aux données de grille. 
• Réseaux antagonistes génératifs (GAN) — composés de réseaux neuronaux générateurs et discriminateurs. 
• Réseaux de mémoires à long terme (LSTM) — résolvent le problème du gradient qui disparaît. 
• Réseaux neuronaux récurrents (RNN) — excellents pour les données séquentielles. 

Ces modèles sont bons pour la reconnaissance d'images, de vidéos et de la parole, la traduction automatique, les jeux vidéo, etc. 

Modèles multimodaux

Les modèles multimodaux extraient des informations de différents types de données, telles que des images, de l'audio, des vidéos et même de la parole. Ils « voient » les entrées visuelles grâce à la vision par ordinateur et en tirent des informations. 

De nos jours, la plupart des modèles de base sont devenus multimodaux. Par exemple, ChatGPT ne répond pas seulement aux invites textuelles, mais peut également reconnaître des informations à partir d'images. 

Vous pouvez également considérer certains outils de génération de texte en image comme des modèles d'IA multimodaux.

Pourquoi ce modèle est-il utile ? Parce qu'il peut générer des résultats encore meilleurs et vous aider à obtenir la meilleure réponse possible. 

Arbres de décision

Les arbres de décision sont des organigrammes qui divisent les données en sous-ensembles en fonction de la réponse à une question précédente. Pensez-y comme à un arbre. Chaque nœud représente une décision basée sur une caractéristique, tandis qu'une branche représente le résultat de cette décision. Puis, à la fin de la branche, vous avez une feuille avec le résultat final. 

Par exemple, la plupart des détecteurs de spam utilisent des arbres de décision pour déterminer si un e-mail est un spam ou non. Ils examinent l'e-mail et, s'ils identifient plusieurs mots-clés interdits, ils le classeront comme spam. 

De plus, vous pouvez utiliser des arbres de décision pour classer les clients en fonction de leurs préférences, de leur comportement, de leur historique d'achats, etc. Cela aide les spécialistes du marketing à proposer un contenu plus personnalisé, ce qui augmente l'engagement et réduit le taux de désabonnement. 

Forêts aléatoires

Lorsque vous assemblez plusieurs arbres de décision, cela crée une forêt aléatoire. C'est essentiellement un modèle d'apprentissage qui rassemble les résultats et décisions individuels des arbres de décision en une prédiction unique et plus précise. 

Le plus grand avantage est qu'il augmente la précision de vos prédictions. Vous pouvez l'utiliser pour prédire le comportement des clients et utiliser les informations pour créer de meilleures expériences et interactions. 

Modèles de diffusion

Nous avons déjà mentionné les modèles de diffusion, mais nous ne les avons pas expliqués en profondeur. Faisons-le maintenant. 

Les modèles de diffusion fonctionnent en ajoutant du "bruit" aux images, les décomposant en minuscules morceaux que le modèle analyse soigneusement pour découvrir de nouveaux modèles. Puis, en "dénoyant" l'image (travaillant à l'envers), le modèle génère de nouvelles combinaisons de modèles. 

Par exemple, vous voulez générer une image d'un chat. Le modèle de diffusion sait que les chats ont de petits corps, des moustaches et des pattes. Avec cette information, le modèle peut recréer ces caractéristiques dans une image entièrement nouvelle et de haute qualité. 

Modèles de régression linéaire

La régression linéaire est un type de modèle d'apprentissage automatique souvent utilisé pour déterminer la relation entre les variables d'entrée et de sortie. En résumé, il identifie et prédit la relation linéaire entre deux variables. 

Par exemple, c'est un excellent modèle pour les analystes des risques qui souhaitent identifier où ils pourraient être vulnérables. 

Modèles de régression logistique

La régression logistique est un modèle statistique largement utilisé qui se concentre sur la résolution de problèmes de classification binaire basés sur un ou plusieurs prédicteurs. Cela se traduit par l'utilisation de variables indépendantes pour mesurer et estimer les chances d'un événement spécifique se produisant. 

Vous pouvez souvent trouver des modèles de régression logistique dans le domaine médical, où les chercheurs les utilisent pour comprendre quels facteurs influencent une maladie. Cela conduit à l'élaboration de tests plus précis. 

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Enfin, nous proposons des conseils sur la façon de développer un modèle d'IA personnalisé. Passons en revue les étapes dans la section suivante. 

Comment développer un modèle d'IA personnalisé

Avec les récentes avancées technologiques, il existe de nombreux bons outils que vous pouvez utiliser pour créer vous-même un modèle d'IA à la pointe de la technologie, tels que TensorFlow, Vertex AI ou PyTorch. Avec un modèle d'IA, vous pouvez stimuler l'innovation dans tous les domaines et prendre des décisions plus basées sur les données.

Pour commencer, voici quelques-unes des étapes à suivre : 

1. Identifiez vos objectifs — Que cherchez-vous à réaliser avec le modèle d'IA personnalisé ? Voulez-vous améliorer votre service client ou générer du texte plus rapidement ? Assurez-vous de définir des objectifs clairs qui répondent à vos besoins commerciaux. 
2. Rassembler des données — Un modèle d'IA n'est aussi bon que les données que vous lui donnez. Plus vous lui fournissez d'informations, mieux il sera en mesure de répondre aux questions. Sélectionnez les algorithmes appropriés et choisissez des ensembles de données qui reflètent vos cas d'utilisation. 
3. Construire la structure — La plupart des outils disposent d'une interface conviviale que vous pouvez utiliser pour créer le système d'IA. Ils peuvent même proposer des tutoriels et des guides pour vous aider à définir les bonnes configurations. 
4. Former le modèle — Cette étape nécessite que vous formiez votre modèle et que vous veilliez à ce qu'il apprenne correctement. Surveillez de près les progrès et mettez-le sur la bonne voie s'il s'égare. 
5. Valider et déployer — Lorsque tout est prêt et que vous avez testé le modèle, vous pouvez l'intégrer dans votre cadre d'affaires. Assurez-vous de toujours surveiller ses performances et de le mettre à jour régulièrement, car cela est essentiel pour maintenir le modèle précis et pertinent. Et peaufinez-le à la perfection. 

Félicitations ! Vous avez atteint la fin de l'article. Disons nos mots d'adieu. 

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